智能交互是一个容易长期被忽略的产业，消费者需求场景的多样化，对高质量的客服获取和精准的服务匹配需求，推动客服产业向智能化方向发展。
无论是淘宝、京东还是微信平台，巨大流量背后是用户对精准决策的期待，客服如何为用户提供专业、迅速、有质量的解答，同时维持用户留存和高活跃度，这对后期交易的达成或者社区维护至关重要。
如今，许多企业都隐藏了人工客服的渠道，以全智能的客服代替人工客服。然而，大多数的智能反馈并没有知识图谱的依托，仅停留在简单地根据关键字对请求进行回复的阶段。对于一些需要人工解决的问题，这些产品不能及时判断是否应转接人工客服，这给消费者带来了较差的消费体验。
管理者同样头痛不已，互联网时代的每一个人都知道数据的价值，但如此庞大且缺乏结构化的数据，往往令管理者望而却步，他们难以寻找一种合适的方式去对信息进行归类处理。
智能交互可以解决这一问题，未来“人机协同”无疑将成为主流生产和服务方式。因此，许多科技企业投身其中，尝试提升人机交互效率、使计算机具有认知能力。
在诸多智能交互企业中，标杆企业北京来也网络科技有限公司（以下简称来也）正尝试借助人工智能技术提出的智能对话式运营解决方案，以人机协同的方式尝试解决电商中的客服问题。同时，来也也尝试运用知识图谱对相关数据进行整理，为客户挖掘其中的潜在价值。
客服企业如何构建壁垒？智能交互时代，人机协同又将迎来怎样的发展？
人机协作定制化解决客服问题
来也创办于2015年，由常春藤盟校归国博士和麻省理工学院MBA等杰出人士共同发起，致力于成为人机共生时代具备全球影响力的智能机器人公司。如今的来也拥有深度学习、强化学习、自然语言处理（NLP）、个性化推荐和多轮多模交互等核心技术，并尝试用最前沿的科技切入商业领域与大众领域。
来也联合创始人兼CEO汪冠春曾担任百度智能交互团队、小度机器人、百度筷搜等项目负责人，这些项目经历让汪冠春对智能交互技术有了独特的见解。离开百度后，他开始思考如何将交互技术与线化程度越来越高的服务行业结合在一起，打造一款人机协同的机器人平台。
在研发过程中，汪冠春发现纯粹的知识图谱并不能完全解决问答环节，相比之下，AI与HI（HumanIntelligence）的结合是一种更为贴合实际的方式。
因此，来也运用数据库打造细分领域的对话数据，建立知识点。当用户向来也的机器人提问时，来也会根据知识点将问题进行拆分，对用户问题进行预处理。
来也CEO汪冠春告诉动脉网记者：“收到问题后，来也的机器人将把用户问题的可行答案发送给客户服务代表，由客户服务代表来确认回复结果。通过这种方式，过去客户服务代表需要花费超过一分钟来思考、编辑回复的内容，如今只需十余秒就能进行回复——客户服务代表过去的填空题变成了如今的选择题。这带来的将是整个服务体系的质量提升。”
谈到智能交互产业需要解决的难题，无非就是拉新、留存、促活和转化，这需要强大的数据挖掘和处理能力来完成的，来也在这些方面技术壁垒很强，能够将商业和技术完美结合。
如今，来也开发的吾来对话机器人平台覆盖母婴、消费零售、通讯等行业，包括中国移动、美团等近百家大型企业客户，而在健康领域，来也为惠氏搭建了一流的客服平台，解决其面临的微信端客户管理问题。
母婴行业案例：用AI管理千万级粉丝惠氏妈妈俱乐部
母婴领域是来也切入的第一个泛健康领域，惠氏项目也是针对B端市场的第一个项目，该案例荣获2018机器之心“全球三十大AI应用案例”。一年有余，来也已经在同惠氏的合作中获取了丰富的经验与数据，知识图谱在不断的实践中已经更加成熟。
母婴群体在医疗健康领域决策周期长，非常慎重，母婴场景也相对复杂，不同场景又会产生不同的问题。相比于其他行业更聚焦简单的判断类问题，母婴场景中的对话一般都为复杂的多轮对话，需要客服人员对消费者进行引导，层层获取相关信息后才能得出结论。
相对于此，来也为惠氏提出了人机协同的解决方案。即由人工智能率先对母亲提出的问题进行语意解析与分类，再将其推送到相应的客服代表处。同时，人工智能会为客服代表根据知识图谱罗列出答案组。客服代表无须自行输入，只需点击其认可的答案，即可快速回复消费者。
